Spécialiste en ingénierie de la science des données Full Stack

Diriger les diagnostics de performance de bout en bout à travers les dimensions client, produit et conseiller pour identifier les opportunités de croissance, d'efficacité et de primauté.,Traduire les données organisées en insights exploitables par le développement d'hypothèses, les tests, l'analyse et la narration aux parties prenantes.,Concevoir et livrer des actifs analytiques évolutifs, y compris des ensembles de données, des tableaux de bord, des cadres de segmentation et des modèles prédictifs d'IA/ML.,Rechercher, évaluer et mettre en œuvre des outils et algorithmes d'IA/ML pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.,Développer des visualisations et des récits de données percutants adaptés aux publics techniques et non techniques.,Collaborer avec les propriétaires d'entreprise pour stimuler l'adoption de l'analyse avancée et de l'IA/ML.,Diriger la collaboration interfonctionnelle avec les scientifiques des données, les ingénieurs, les partenaires informatiques et les propriétaires de processus métier.,Fournir une expertise en la matière, du mentorat et des conseils sur les méthodologies d'analyse avancée et d'IA/ML.,Identifier les tendances analytiques émergentes et les besoins en données pour améliorer les solutions reproductibles et évolutives.,Solide sens des affaires dans les services financiers/banque de détail.,Aisance démontrée à interagir avec les cadres supérieurs et les parties prenantes de la haute direction.,Expertise en analyse appliquée avec un état d'esprit proactif.,Expérience du cycle de vie des modèles ML/IA, y compris la construction ou la modification de modèles.,Solide connaissance de l'apprentissage automatique appliqué, de l'apprentissage profond, des grands modèles linguistiques.,Solide expérience du cloud avec Azure ou AWS et des services cloud d'IA/ML (Databricks, Kubernetes, Docker, Azure Machine Learning, Azure Data Factory).,Maîtrise de la création de tableaux de bord clairs et percutants et de récits de données.,Confiant dans le travail avec des données structurées et non structurées, assurant l'utilisabilité, la propreté et la fiabilité.,Capable de construire ou de modifier des pipelines de données ou des actifs analytiques.

Un diplôme de deuxième ou de premier cycle dans une discipline quantitative ou axée sur l'analyse (par exemple, analyse commerciale, science des données, statistique, mathématiques, ingénierie, informatique, finance, sciences actuarielles).,10 ans d'expérience pertinente en analyse avancée, science des données ou IA/ML appliquée dans des domaines tels que les services financiers, la technologie, le conseil ou des industries similaires.

Diplôme de deuxième ou de premier cycle (discipline quantitative ou axée sur l'analyse)